1. 若你在数学和计算机领域感到困难，即使付出很多努力也难以掌握，可能会感到沮丧。然而，如果你的计算机技能较强，数学能力一般，学习大数据是完全可行的，甚至可能更加轻松。事实上，许多专业人士主要依赖调整参数，而深入理解算法原理的人并不多。
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2. 在学习大数据时，计算机技能是最重要的，数学其次，而且数学部分并不特别复杂。只要计算机技能扎实，至少能够完成学业。请相信自己，给自己更多信心。总体而言，大数据专业并不令人望而却步。
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3. 如果你的背景条件不理想，比如学历、学校或专业都不突出，许多非顶尖学校的大数据专业课程设置可能不够合理，部分教师对大数据的理解也不够深入，教学内容可能与实际脱节。在这种情况下，学生需要自我提升，努力通过CDA数据分析师认证和软考认证，这些证书在银行、电信、烟草、电网等行业尤为重要，尤其是CDA数据分析师认证，通常会被优先考虑。对于非顶尖院校的学生来说，拥有这些认证是提升竞争力的关键。
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4. 最好在大一或大二时就制定好学习计划，因为不能完全依赖老师，需要自学。利用网络资源进行学习，如Coursera、B站、Kaggle、CSDN、CDA网校和CDA数据分析师官网等，这些平台提供了丰富的学习资料，如果有效利用，就无需额外报名培训班。
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5. 从长远来看，大数据行业的发展前景是乐观的，尽管近期IT行业的薪资有所下降，但与其他行业相比仍然较高。如果你的专业属于计算机大类，那么你就算是科班出身，可以轻松学习其他IT行业的岗位，例如，大数据专业的学生可以学习Java或前端开发。
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6. 如果你在大学期间不努力，只是躺平，那么找工作时可能会遇到困难。大学期间不应荒废，应多学习前后端开发、算法，并加强编码能力，多参加竞赛，如全国大学生数学建模竞赛，这样的竞赛认可度高，获得名次对找工作非常有帮助。
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7. 注重知识的更新，实习时要脚踏实地，积极参与实战。大数据行业的技术迭代非常快，如果你不在一线工作超过6个月，可能就会跟不上技术的发展。即使是在大厂工作的人，如果大部分时间都在处理需求迭代和编写重复代码，而缺乏探索和总结的能力，个人竞争力也会迅速下降，陷入依赖旧知识的恶性循环。
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8. 如果你想在互联网行业发展，那么就不能期望轻松躺赢。如果你不能接受这个行业的现状，可以考虑寻找其他出路。
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9. 明确你想从事的具体方向，如数据开发、数据分析或大数据运维，并评估为此需要付出的努力。如果你的目标是成为数据分析师或商业数据分析师，通过CDA数据分析师二级认证的学生，几乎可以应对大厂的面试。
